应用统计学位点共有六个培养方向,包括数理统计与统计计算、生物与医学统计、社会与金融统计、工业统计、应用概率与精算、经济统计与决策。具体研究领域如下：
1.数理统计与统计计算主要研究高维数据分析的数理统计方法，涉及大规模数据集的有效处理与分析技术，如稀疏性建模、维数约简和变量选择；统计计算方法的发展，包括算法设计、优化、并行计算和高性能计算技术在统计分析中的应用；机器学习和人工智能算法在统计数据分析中的融合和创新，尤其是在非结构化数据（如生活、医疗、生产等多源异构数据）的分析中；时间序列数据和空间数据的统计模型及其在经济学、环境科学和社会科学中的应用；以及统计模拟方法，例如蒙特卡洛模拟、引导方法（bootstrap）在复杂数据结构下的应用。此外，该方向还注重统计软件的开发与实现，以促进统计方法在实际问题中的应用和普及。
2.生物与医学统计主要研究生物信息学数据的统计分析方法，包括基因组学、转录组学、蛋白质组学和代谢组学等数据的分析。这涉及到高通量生物数据的处理、探索性分析、统计建模和推断，例如单细胞测序数据的降维、聚类分析，基因表达数据的多变量分析，多层次异质数据的整合，生物分子网络的建模和因果推断，高维生物医学数据的统计学习方法，以及人工智能驱动的生物医学数据表示和预测。该方向还探讨医学数据分析，包括临床试验设计、生物标志物的识别和验证、流行病学研究中的统计方法，以及医疗健康数据的长期趋势分析，并且涉及复杂疾病和性状的遗传关联分析、多因素遗传模型的开发，以及精准医疗中统计方法的应用。生物与医学统计还包括统计学在药物开发和安全性评估中的应用，以及生物统计方法在公共卫生政策制定和评估中的角色。
3.社会与金融统计主要研究社会科学和金融市场数据的统计分析方法。在社会统计方面，这包括调查数据的设计和分析、社会行为和态度的量化研究，以及复杂社会问题的统计建模，如教育成果、健康不平等和人口动态。该方向还关注金融统计学的发展，涉及金融市场和金融工具的风险评估、价格模型和预测技术。特别是在大数据时代，社会与金融统计领域强调多源异构数据的整合分析，如结合文本挖掘和网络分析技术进行市场情绪分析和消费者行为预测。此外，该方向也探索因果推断方法在经济政策评估中的应用，以及金融时间序列分析、投资组合优化和金融衍生品定价等先进统计技术的研究和应用。
4.工业统计主要研究生产过程中的质量控制和改进方法，重点在于开发和应用统计方法来优化生产效率、降低成本和提高产品质量。这包括设计和分析工业实验，如因子设计和响应面方法，以有效地评估和优化过程变量。研究还涉及可靠性工程，包括生命周期分析、故障模式和影响分析（FMEA）以及维修策略的统计评估。此外，研究基于统计学习的智能算法和应用模型研发，包括工业数据处理、分析与应用。工业统计还专注于利用统计过程控制（SPC）技术监控和维护生产质量，包括控制图的使用和过程能力分析。在供应链管理方面，工业统计研究包括需求预测、库存控制和优化物流策略的统计方法，并探索了利用数据挖掘和机器学习技术分析大规模生产数据，以识别生产过程中的潜在问题和改进机会。
5.应用概率与精算主要研究概率理论在实际问题中的应用，特别是在金融和保险领域。这包括风险模型的发展和评估，如生存分析、损失分布的建模、以及极值理论在大型风险事件分析中的应用。在精算科学方面，研究重点包括寿险和非寿险产品的定价和储备计算，以及退休金计划和其他长期金融产品的风险管理，且涉及金融风险度量和管理的统计方法，如价值在风险（VaR）、条件风险价值（CVaR）和应对市场波动的风险对冲策略。此外，应用概率与精算还包括对金融市场的统计分析，如股票市场和利率模型的随机过程分析，以及金融衍生品定价和对冲策略的数学方法。
6.经济统计与决策主要研究使用统计方法分析经济数据，以支持有效的决策制定。这包括宏观经济指标（如GDP、通货膨胀率、失业率）的测量和预测，微观经济数据（如消费者行为、企业决策）的分析，以及经济时间序列的建模和预测。研究重点还涵盖经济政策评估，如政策的影响分析和成本效益分析，以及金融市场数据的统计分析，包括资产定价、风险管理和市场微观结构的研究，同时探索使用高级统计技术，如因果推断、面板数据分析和非参数方法，来解决经济数据中的复杂问题。
